传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2014年
7期
144-146,153
,共4页
半监督算法%差异%过学习问题%小样本问题
半鑑督算法%差異%過學習問題%小樣本問題
반감독산법%차이%과학습문제%소양본문제
semi-supervised algorithm%diversity%over-learning problem%small sample problem
针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法.算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题.为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小.最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25％和2.23％.
針對已有基于圖嵌入的半鑑督算法的缺點,提齣瞭一種半鑑督有跼部差異的圖嵌入算法.算法的思想是在保持數據的幾何結構同時,最大化樣本的差異信息,可有效地防止過學習問題.為瞭解決小樣本問題,採用瞭差形式的目標函數,併通過參數來調整兩部分樣本所起作用的大小.最後在ORL和UMIST人臉庫上進行瞭實驗,實驗結果明顯優于已有2種經典算法的識彆結果,最優時識彆率提高瞭2.25％和2.23％.
침대이유기우도감입적반감독산법적결점,제출료일충반감독유국부차이적도감입산법.산법적사상시재보지수거적궤하결구동시,최대화양본적차이신식,가유효지방지과학습문제.위료해결소양본문제,채용료차형식적목표함수,병통과삼수래조정량부분양본소기작용적대소.최후재ORL화UMIST인검고상진행료실험,실험결과명현우우이유2충경전산법적식별결과,최우시식별솔제고료2.25％화2.23％.
